num_outputs=20,kernel_size=3,stride=4)de_weight=tf.get_variable('de_weight',shape=[3,3,3,20])deconv1=tf.nn.conv2d_transpose(conv1,filter=de_weight,output_shape=tf.shape(inputs),strides=[1,3,3,1],padding='SAME')loss=deconv1-inputs...
transpose_s = tf.layers.conv2d_transpose(inputs=img_t, filters=16, kernel_size=(6, 6), strides=(2, 2), padding='same') print('valid 输出尺寸:', transpose_v.shape) print('same 输出尺寸: ', transpose_s.shape) valid 输出尺寸: (5, 36, 36, 16) same 输出尺寸: (5, 32, 32, ...
看起来,tf.nn.conv2d_transpose的output_shape似乎是多余的,因为知道了原图,卷积核,步长显然是可以推出输出图像大小的,那为什么要指定output_shape呢? 看这样一种情况: [python]view plaincopy y4 = tf.nn.conv2d(x2, kernel, strides=[1,2,2,1], padding="SAME") 我们把上面的x2也做卷积,获得shape为[...
https://github.com/vdumoulin/conv_arithmeticgithub.com/vdumoulin/conv_arithmetic Tensorflow 中反卷积的实现: tf.nn.conv2d_transpose( value, filter, output_shape, strides, padding='SAME', data_format='NHWC', name=None ) 参数: value:做反卷积的输入数据,要求为一个四维浮点型张量,其shape为[b...
y = tf.nn.atrous_conv2d(input_data, filters, 2, padding='SAME') tf.shape(y) 1. 2. 3. 4. 结果如下: (6)进行conv2d的转置 tf.nn.conv2d_transpose(value, filter, output_shape, strides, padding=‘SAME’, data_format=‘NHWC’, name=None) ...
tf.nn.conv2d_transpose(value, filter, output_shape, strides, padding='SAME', name=None) 参数的设置和conv2d(卷积还是有一定区别的),比如第二个参数:先写output_channels,再写in_channels 这里的filter与conv2d有一点区别,反卷积【height,width,output_channels,in_channels】;卷积【height,width,in_channels...
在TensorFlow中,可以使用tf.nn.conv2d_transpose函数来实现反卷积操作。该函数的参数包括输入张量、卷积核、输出张量的形状、步长和填充方式等。具体的实现方法如下:```p...
加padding后, input.shape = 19*19, 其中在最左边扩展3列, 最上边扩展3行; 最右边再扩展1列,最下边再扩展1行 卷积(步长为1)后 , output .shape = 15*15 3、卷积 tensorflow 中conv2d_transpose对卷积的实现有别于conv2, 相当于将 w 进行reverse 后进行卷积。
Intf.nn, there are 4 closely related 2d conv functions: tf.nn.conv2d tf.nn.conv2d_backprop_filter tf.nn.conv2d_backprop_input tf.nn.conv2d_transpose defconv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format="NHWC", name=None): ...
在TensorFlow中,可以使用tf.nn.conv2d_transpose函数来实现转置卷积操作,并通过设置padding参数来指定填充方式。具体使用方法和示例可以参考腾讯云的TensorFlow产品文档:TensorFlow产品文档。 总结起来,FCN型网络中的转置卷积在图像语义分割等任务中起到重要作用,通过填充方式可以控制特征图的尺寸变化,TensorFlow提供了丰富的函数...